什么是ai中的RAG

作者：牛大局原文：[RAG性能提升策略和评估方法（产品视角）](https://iac2rhlh02p.feishu.cn/wiki/WL4Lwx5dyigl4zkZQojc7esQnWf)[heading1]一、前言[content]相信经过一年的知识沉淀，RAG是什么大家都不陌生了。RAG是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的缩写，它是一种结合了检索模型和生成模型的技术。其核心目的是通过某种途径把知识告诉给AI大模型，让大模型“知道”我们的私有知识，变得越来越“懂”我们。RAG的核心流程是根据用户提问，从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到prompt（提示词）中，提交给大模型，此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。RAG的最常见应用场景知识问答系统：RAG可以用于构建问答系统，用户提出问题，RAG模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。

原创AI小智AI小智2023-12-11 08:10发表于湖北AI大模型能够处理广泛主题的文本生成，但模型知识只能基于它们训练时使用的公开数据。如果你想构建能够利用私有数据或实时数据进行推理的AI应用，你需要用特定的信息来增强模型的知识。将相关信息检索并插入到模型的输入中，即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。在本文中，我们将介绍如何使用LangChain开发一个简单的RAG问答应用。我们将依次介绍典型的问答架构，讨论相关的LangChain组件，并展示如何跟踪和理解我们的应用。[heading3]RAG的基本概念[content]RAG是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。RAG的基本流程如下：首先，给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题，RAG会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（context）。然后，RAG会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如GPT。这个输入通常会包含一些提示（prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。最后，RAG会从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。

原创AI小智AI小智2023-12-11 08:10发表于湖北AI大模型能够处理广泛主题的文本生成，但模型知识只能基于它们训练时使用的公开数据。如果你想构建能够利用私有数据或实时数据进行推理的AI应用，你需要用特定的信息来增强模型的知识。将相关信息检索并插入到模型的输入中，即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。在本文中，我们将介绍如何使用LangChain开发一个简单的RAG问答应用。我们将依次介绍典型的问答架构，讨论相关的LangChain组件，并展示如何跟踪和理解我们的应用。[heading2]RAG的基本概念[content]RAG是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。RAG的基本流程如下：首先，给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题，RAG会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（context）。然后，RAG会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如GPT。这个输入通常会包含一些提示（prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。最后，RAG会从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。